似然比分布,似然比的p值怎么看

似然比检验拒绝域两侧概率值必须相等吗

1、似然比（likelihood ratio， LR） 是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且非常稳定。

2、回到检验本身，似然比是有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。因此，似然比检验的实质是比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。

3、在确定了显著性水平之后，就可以根据值的大小确定出拒绝域的具体边界值。如果利用样本观测结果计算出来的检验统计量的具体数值落在了拒绝域内，就拒绝原假设，否则就不能拒绝原假设。

4、同样的检验水准，单侧检验的t界值小于双侧检验的t界值，则计算出的统计量t一样的情况下，双侧检验更容易不拒绝无效假设，则二类错误概率大。

5、Wald与LR相似，但比LR要简单， 因为它只需要评估一个模型。Wald通过检验的工作原理是检验一组参数等于某个值的零假设。对被检测的模型来说， 零假设是指感兴趣的两个系数是否同时为零。

f检验和似然比检验的区别

1、实际上F检验、拉格朗日乘数检验（LM）都是wald检验的一种特殊形式；在大样本条件下，LM检验、似然比检验（LR）、wald检验都是渐进等价的。

2、计量资料的统计方法 分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。

3、似然比（likelihood ratio， LR） 是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且非常稳定。

4、假设检验 此时似然比检验就是UMP检验。对某些复合假设也找到了 UMP检验，但并不是所有情况都存在 UMP检验。因此有必要在对检验作某些限制下寻找最大功效检验或建立另外一些优良性准则。

5、似然比检验（likelihood ratio， LR） 是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。

6、是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值。 似然比检验（LRT）。

广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果

1、首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。

2、第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

3、拟合度指标RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。

4、均方根误差（RMSE）：均方根误差是MSE的平方根。RMSE的值越小，表示模型的预测精度越高。残差分析：残差是指实际值与预测值之间的差。通过分析残差，我们可以了解模型的拟合效果是否良好。

似然函数的分布类型

1、假定一个关于参数θ、具有离散型概率分布P的随机变量X，则在给定X的输出x时，参数θ的似然函数可表示为 其中， 表示X取x时的概率。上式常常写为 或者 。需要注意的是，此处并非条件概率，因为θ不（总）是随机变量。

2、总之，似然函数的重要性不是它的具体取值，而是当参数变化时函数到底变小还是变大。对同一个似然函数，如果存在一个参数值，使得它的函数值达到最大的话，那么这个值就是最为“合理”的参数值。

3、离散型场合的似然函数就是样本取给定的那组观测值的概率（可以由总体的分布列直接写出）连续型场合的似然函数就是样本的联合密度函数在给定的观测值（x_1，x_2，...，x_n）处的表达式。